高动态成像与神经网络学习笔记

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前向与反向传导算法
神经网络的前向传导算法：

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定义神经网络的损失函数：

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在反向传播算法中，第二部分被定义为正则化项（亦称作权重衰减项），其作用在于减少权重的大小以避免过拟合。

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梯度下降的单次迭代过程：

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该方法涉及梯度检验与高级优化策略；其计算结果的梯度使其接近真实值；通过验证每个i对应的等式是否成立来实现这一目标

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